## Original Article
Journal of Science and Applicative Technology vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 332
e-ISSN: 2581-0545 - https://journal.itera.ac.id/index.php/jsat/
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology. Content from this work may be used under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International Licence . Any  further distribution of this work must maintain attribution to  the author(s) and the  title of the work, journal citation and DOI. Published under licence by Journal of Science and Aplicative Technology  (JSAT).
Received 4th May 2021 Accepted 27th May 2021 Published 12th July 2021
DOI: 10.35472/jsat.v5i2.458

## Peningkatan Kinerja Microgrid Bangunan Kampus dengan
Simulasi Multi Skenario dan Analisis Sensitivitas
Justin Pradipta a* , Koko Friansa a,b , Irsyad Nashirul Haq a , Edi Leksono a , Hanafi Kusumayudha a , Salsabila a , Meditya Wasesa c
a Program Studi Teknik Fisika, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi Bandung, Bandung
b Program Studi Teknik Sistem Energi, Institut Teknologi Sumatera, Lampung
c Sekolah Bisnis dan Manajemen, Institut Teknologi Bandung, Bandung * Corresponding E-mail: jpradipta@tf.itb.ac.id
Abstract: This research evaluates the performance of smart microgrids to increase the availability of electricity supply and renewable fraction (RF). The evaluation is done by energy analysis and multi-scenario simulation. Three scenarios are simulated: basic,  test,  and  recommended.  The  test  scenarios  consist  of  system  capacity  test,  component  replacement,  and  sensitivity analysis. The basic scenario simulation shows that the availability of electricity supply for one year profile is fulfilled, with a RF of  30.5%;  the  cost  of  energy  (CoE)  Rp2,019/kWh;  and  battery  autonomy  (BA)  of  11.1  hours.  The  analysis  yields  several recommendations, namely replacing battery components and PV modules, adding battery capacity, and setting the battery state of charge (SoC) limits to increase the RF. The results of the recommendation scenario simulation show that it is succeeded in increasing the availability of electricity supply and reaching the target with a BA value of 37 hours and an RF value of 46.4% at the start of the project cycle period; and BA of 25.5 hours and RF of 29.1% at the end of 25 th year, with CoE of Rp6,448/kWh. To obtain maximum RF the sensitivity analysis suggest for lead-acid battery operation to keep the SoC within 0-20%, whereas for Li-Ion within 0-25%.
Keywords: Smart microgrid, energy analysis, economic analysis, renewable fraction
Abstrak: Penelitian ini mengevaluasi kinerja microgrid cerdas dengan tujuan untuk meningkatkan ketersediaan pasokan listrik dan renewable fraction (RF). Evaluasi dilakukan dengan simulasi multi skenario yang mencakup produksi dan konsumsi energi. Simulasi dibagi tiga, yaitu skenario dasar, skenario uji, dan skenario rekomendasi. Skenario uji terdiri dari uji kapasitas sistem, penggantian  komponen,  dan analisis sensitivitas.  Didapatkan  dari  skenario dasar  bahwa  ketersediaan  pasokan  listrik  selama setahun telah terpenuhi, dengan RF 30,5%; cost of energy (CoE) Rp2.019/kWh; dan waktu otonomi baterai (WOB) 11,1 jam. Dari hasil  analisis  didapatkan  beberapa  rekomendasi  berupa  penggantian  komponen  baterai  dan  modul  surya,  penambahan kapasitas  baterai,  dan  pengaturan  batas state  of  charge (SoC)  pada  baterai  untuk  meningkatkan  RF.  Skenario  rekomendasi tersebut  berhasil  meningkatkan  ketersediaan  pasokan  listrik  dan  mencapai  target  dengan  nilai  WOB  sebesar  37  jam  dan  RF sebesar 46,4% pada awal siklus hidup proyek; serta WOB sebesar 25,5 jam dan RF sebesar 29,1% pada akhir tahun ke 25, dengan CoE sebesar Rp6.448/kWh . Analisis sensitivitas operasi baterai lead-acid menunjukkan bahwa untuk mendapatkan RF maksimal rentang pengaturan SoC berada pada 0-20%, sedangkan untuk baterai Li-Ion , rentang SoC adalah 0-25%.
Kata Kunci : Microgrid cerdas, ketersediaan pasokan listrik, analisis energi, analisis keekonomian, renewable fraction

## Pendahuluan
Dalam  Rancangan  Umum  Energi  Nasional  (RUEN), pemerintah  Indonesia  memiliki  target  bauran  Energi  Baru Terbarukan (EBT) sebesar 31% pada tahun 2050 [1]. Terdapat beberapa  upaya  dari  peneliti  maupun  pemerintah  untuk meningkatkan  penggunaan  EBT,  salah  satunya  penerapan
microgrid cerdas [2]. Microgrid cerdas didefinisikan sebagai sistem  pembangkit  lokal  dan  beban  listrik  yang  saling terinterkoneksi  [3].  Sistem  pembangkit  lokal microgrid cerdas  biasanya  menggunakan  sumber  energi  terbarukan alternatif  seperti photovoltaic (PV)  yang  mengubah  energi surya menjadi energi listrik. Salah satu fungsi sumber energi terbarukan  alternatif  pada microgrid cerdas  yaitu  untuk

## Open Access
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 333 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
menyediakan  ketersediaan  listrik  alternatif  ketika  pasokan listrik utama padam.
Umumnya, sistem jaringan listrik ( grid ) konvensional bersifat satu arah ( unidirectional ) dan tersentralisasi. Sistem jaringan listrik  konvensional  mengalami  rugi-rugi  saat  proses transmisi  dan  distribusinya  karena  letaknya  jauh  dari pelanggan. Pada sistem ini, satu kegagalan komponen atau bagian  dari  suatu  sistem  bisa  menimbulkan  efek  domino gangguan  pemadaman  listrik dalam  skala  yang  besar  [4]. Tantangan  dalam  menjaga  ketersediaan  listrik  ada  pada metode  penanganan  gangguan/pemadaman  listrik.  Dalam istilah  utilitas  jaringan  listrik,  ada  dua  kategori  gangguan listrik  secara  umum,  yaitu  gangguan  rutin  (gangguan keandalan)  dan major  outages (gangguan  ketahanan). Keandalan  pasokan  listrik  ( reliability )  artinya  kemampuan sistem tenaga listrik untuk menjaga kontinuitas aliran listrik kepada  pelanggan  [4].  Gangguan  keandalan mengacu  pada peristiwa pemadaman listrik secara rutin dalam wilayah yang sempit dan durasi waktu yang tidak terlalu lama, sedangkan ketahanan  ( resiliency )  adalah  kemampuan  suatu  sistem untuk bertahan dan kembali pulih dari kejadian tak terduga [5].  Gangguan  ketahanan mengacu  pada  peristiwa pemadaman  listrik  yang  meluas,  besar-besaran  ( major outage ), durasinya lama, dan terjadi maksimum satu kali per tahun.
Grid cerdas  ( smart  grid/intelligent  grid )  diciptakan  dengan mengatasi masalah pada jaringan listrik (grid) konvensional. Hal  ini  karena  jaringan  listrik  konvensional  tidak  memiliki akses  kontrol  pada  beban,  sedangkan  pada grid cerdas, informasi setiap saat mengenai beban diakuisisi oleh sensor untuk  kemudian  digunakan  sebagai input sistem  kontrol untuk  mengoptimalkan  keseimbangan  pembangkitan  listrik dan  kebutuhan  beban  listrik.  Istilah microgrid muncul  dari kritik bahwa banyak rugi-rugi akibat jauhnya jarak transmisi dan  distribusi  antara  pembangkit  listrik  dan  beban  listrik pada  pelanggan.  Untuk  masalah  tersebut  solusinya  adalah menciptakan sistem pembangkit listrik skala kecil yang dekat dengan  pelanggan,  bahkan  setiap  pelanggan  bisa  memiliki pembangkit listriknya masing-masing secara lokal [6].
Penelitian  mengenai  integrasi  pembangkitan  listrik  tenaga surya  ke  jaringan  listrik  di  negara  berkembang  serta tantangannya dilakukan oleh Nwaigwe dkk [7]. Behura dkk. merancang sistem PV rooftop untuk mendapatkan efisiensi tinggi di Vellore, India yang memiliki lintang 12° Utara, dan mendapatkan nilai performance ratio 0,791 [8]. Ghenai dan Bettayeb  melakukan  pengembangan  desain  optimal  untuk aplikasi  PLTS grid-tied pada  bangunan  kampus.  Mereka
menggunakan  PV  berkapasitas  500kW  dan  mendapatkan 40,4% renewable  fraction [9].  Chedid  dkk.  mengusulkan metode  desain  optimal  untuk  bangunan  kampus  yang memiliki PLTS dan penyimpan energi berbasis baterai. Hasil menunjukkan  PLTS  dapat  menjadi  sistem backup menggantikan generator diesel. Dengan menggunakan PLTS biaya operasional dapat ditekan [10].
Penggunaan  model  dan  simulasi  merupakan  pendekatan yang  menjadi  pilihan  utama  karena  alasan  kepraktisan  dan finansial,  selain  itu,  rancangan  PLTS  dapat  dioptimalkan menggunakan pendekatan simulasi. Perhitungan modal dan biaya  operasi  pun  dapat  dimodelkan  untuk  membantu mengambil keputusan dalam berinvestasi dalam sistem PLTS. Beberapa  penelitian  menggunakan  berbagai  macam software untuk  melakukan  modeling  seperti  Matlab  oleh Abdel Hady [11], dan yang lebih populer untuk desain PLTS adalah  dengan  menggunakan software PVSyst,  serta
Tabel 1 . Daftar simbol dan singkatan
Simbol/singkatan Definisi 𝑉 𝑛𝑜𝑚 Tegangan nominal satu buah baterai (V) 𝑄 𝑛𝑜𝑚 Kapasitas nominal satu buah baterai (Ah) 𝑞 𝑚𝑖𝑛 Soc minimal dari rangkaian baterai(%) 𝐿 𝑝𝑟𝑖𝑚,𝑎𝑣𝑒 Rata-rata beban listrik (kWh/hari) 𝐸 𝑔𝑟𝑖𝑑 Energi modul surya yang masuk ke grid (kWh) 𝑃 𝑛𝑜𝑚 Energi teoritis modul surya (kWh) 𝐺𝑙𝑜𝑏𝐼𝑛𝑐 Iradiasi datang (jam) 𝐺𝑟𝑒𝑓 1000 W/m 2 𝑚𝑢𝑃𝑚𝑝𝑝 Koefisien suhu Pmpp dari modul PV 𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦 Suhu array (°C) 𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦 𝐴𝑣𝑒𝑟 Suhu array rata-rata (°C) 𝐸 𝑛𝑜𝑛𝑒𝑏𝑡 Produksi listrik non-terbarukan (kWh/tahun) 𝐸 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛 Produksi listrik non-terbarukan (kWh/tahun) 𝐴 𝑏𝑎𝑡𝑡 Waktu otonomi baterai (jam) 𝑁 𝑏𝑎𝑡𝑡 Jumlah baterai R t Total arus kas t Waktu arus kas i Tingkat suku bunga N Umur pakai pembangkit t Lama waktu proyek i t Biaya investasi tahun ke-t M t Biaya operasi dan perawatan tahun ke-t e t Produksi listrik tahun ke-t 𝐶 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 biaya  akumulasi  tahunan  dari  semua  biaya  dan pendapatan selain biaya modal awal 𝐶 𝑎𝑛𝑛,𝑐𝑎𝑝 Total biaya modal tahunan (Rp/tahun) 𝐶 𝑎𝑛𝑛,𝑡𝑜𝑡 Total biaya operasi tahunan sistem (Rp/tahun) 𝐶 𝑏𝑤 Biaya keausan baterai (Rp/kWh) 𝐶 𝑟𝑒𝑝,𝑏𝑎𝑡𝑡 Biaya penggantian baterai (Rp) 𝑄 𝑙𝑖𝑓𝑒𝑡𝑚𝑒 Lifetime throughput dari satu baterai (kWh) 𝜂 𝑟𝑡 Efisiensi roundtrip (pecahan)
e-ISSN: 2581-0545
Peningkatan Kinerja Microgrid Bangunan Kampus dengan Simulasi Multi Skenario dan Analisis Sensitivitas
penelitian yang telah dilakukan oleh Kumar dkk. [8], dan Dey dkk. [12].
Pada  penelitian  ini  digunakan microgrid cerdas  dengan konfigurasi grid-connected ,  sumber  energi  listrik  yang digunakan  oleh  beban  berasal  dari  PLTS  dan  juga  utilitas jaringan  listrik  sentral. Smart  Grid  Architecture  Model (SGAM)  yaitu  sebuah  standar  arsitektur  sistem  digunakan untuk  membantu  merancang  maupun  mengevaluasi  suatu jaringan  listrik,  kemampuan  tiap  komponen  untuk  bekerja dengan  komponen  lain  dapat  direpresentasikan  [13],  [14]. SGAM dapat digunakan untuk merancang sebuah microgrid cerdas.  Sistem microgrid cerdas  yang  digunakan  telah terpasang  pada  Bangunan  CAS  ITB  yang  memiliki  fungsi utama  untuk  menjaga  ketersediaan  pasokan  listrik  beban Transmission  Electron  Microscope (TEM),  yang  merupakan fasilitas kritis. Kinerja microgrid cerdas dapat mempengaruhi keandalan  distribusi  listrik  sehingga  mekanismenya  perlu diselidiki dengan cermat dan dievaluasi untuk memperoleh konfigurasi  sistem microgrid cerdas  yang  optimal  sehingga bisa  memaksimalkan  ketersediaan  pasokan  listrik  dan potensi pembangkitan EBT terserap dengan maksimal.
Penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja microgrid cerdas untuk meningkatkan ketersediaan pasokan listrik  dan renewable  fraction dengan  melakukan  simulasi produksi dan konsumsi energi dalam uji gangguan keandalan dan ketahanan pasokan listrik. Adapun sasaran penelitian ini yaitu  menguji  ketersediaan  pasokan  listrik  dari  sistem microgrid cerdas yang terpasang di Bangunan CAS ITB untuk memenuhi  profil  beban  dan  profil  gangguan  listrik  pada tahun  2019,  serta  memberikan  rekomendasi  untuk meningkatkan ketersediaan pasokan listrik dan mengoptimalkan  parameter  keluaran Renewable  Fraction (RF) pada sistem microgrid cerdas dalam jangka 25 tahun di Bangunan CAS ITB.

## Kinerja Sistem Microgrid Cerdas
Terdapat  beberapa  kinerja  sistem microgrid cerdas  yang akan dievaluasi dari penelitian ini, yaitu: Performance Ratio (PR), Evaluasi Konsumsi Energi, Analisis Sensitivitas, Evaluasi Ekonomi.
a. Performance Ratio
Performance Ratio (PR) adalah perbandingan antara energi aktual  yang  dihasilkan  dengan  energi  teoritis  yang  dapat dihasilkan  modul  surya  [15].  Rugi-rugi  tersebut  antara  lain adalah rugi-rugi iradiasi, rugi-rugi termal, rugi-rugi konduksi dan  rugi-rugi inverter .  PR  dihitung  dengan  persamaan (1) , dengan  suhu  array  rata-rata  pada  PV  ditampilkan  pada persamaan (2) berikut, semakin tinggi nilai PR maka semakin rendah rugi-rugi yang dihasilkan oleh PLTS.
𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦 𝐴𝑣𝑒𝑟 = ∑ (𝐺𝑙𝑜𝑏𝐼𝑛𝑐×𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦) 𝑗𝑎𝑚 ∑ 𝐺𝑙𝑜𝑏𝐼𝑛𝑐 𝑗𝑎𝑚 (2)
b. Evaluasi Konsumsi Energi

## 1)  Renewable Fraction
Renewable fraction adalah fraksi dari energi yang dikirim ke beban yang berasal dari pembangkit energi terbarukan [16], semakin  tinggi  nilai  RF  maka  semakin  banyak  energi  yang dihasilkan  dari  pembangkit  energi  terbarukan.  RF didefinisikan dengan persamaan (3) berikut.
𝑅𝐹 = (1 − 𝐸 𝑛𝑜𝑛𝑒𝑏𝑡 𝐸 𝑏𝑒𝑏𝑎𝑛 ) × 100% (3)

## 2)  Waktu otonomi baterai (WOB)
Didefinisikan  sebagai  rasio  antara  kapasitas  total  baterai yang bisa digunakan dengan beban listrik yang ditanggung. Besaran ini menunjukkan waktu pakai baterai dari keadaan penuh  hingga  mencapai state  of  charge (SoC)  minimum ketika beban listrik tidak dipasok oleh utilitas jaringan listrik (dalam  keadaan  gangguan  pemadaman  listrik)  [17]. Persamaan WOB ditampilkan pada persamaan (4) berikut.
𝐴 𝑏𝑎𝑡𝑡 = 𝑁 𝑏𝑎𝑡𝑡 ×𝑉 𝑛𝑜𝑚 ×𝑄 𝑛𝑜𝑚 ×(1− 𝑞𝑚𝑖𝑛 100 )×24 𝑗𝑎𝑚 ℎ𝑎𝑟𝑖
𝐿 𝑝𝑟𝑖𝑚,𝑎𝑣𝑒 ×(1000 𝑊ℎ 𝑘𝑊ℎ ) (4)

## c. Analisis Sensitivitas
Analisis  sensitivitas  merupakan  metode  untuk  mengetahui efek  dari  perubahan  satu  atau  lebih  parameter input , terhadap suatu parameter output . Perangkat lunak HOMER- Pro  [17]  dapat  menganalisis  banyak  nilai  sensitif  sekaligus untuk menemukan hasil ekonomis terbaik [18].
d. Evaluasi Ekonomi
𝑃𝑅 = 𝐸 𝑔𝑟𝑖𝑑 (𝑃 𝑛𝑜𝑚 ×∑ ( 𝐺𝑙𝑜𝑏𝐼𝑛𝑐 𝐺𝑟𝑒𝑓 ×1−𝑚𝑢𝑃𝑚𝑝𝑝×(𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦−𝑇𝑎𝑟𝑟𝑎𝑦 𝐴𝑣𝑒𝑟 ) 𝑗𝑎𝑚 )) (1)
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 335 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Terdapat  5  besaran  yang  akan  digunakan  sebagai  acuan untuk  mengevaluasi  sistem  dari  sisi  ekonomi.  Besaran- besaran  tersebut  adalah Net  Present  Cost (NPC), Cost  of Energy (CoE), Initial Capital Cost (ICC), Operating Cost (OC), dan biaya keausan baterai (Battery Wear Cost).

## 1)  Net Present Cost (NPC)
NPC adalah nilai sekarang dari semua biaya pemasangan dan pengoperasian  komponen  selama  masa  pakai  sistem, dikurangi  nilai  sekarang  dari  semua  pendapatan  yang dihasilkannya  selama  masa  pakai  [16].  Konfigurasi  sistem pembangkit  yang  paling  optimal  adalah  yang  memiliki  NPC yang paling kecil. NPC dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (5) .
𝑁𝑃𝐶  = 𝑅 𝑡 (1 + 𝑖) 𝑡 (5)

## 2)  Biaya Energi (CoE)
Biaya  Energi  didefinisikan  sebagai  biaya  rata-rata  per  kWh produksi  energi  listrik  yang  terpakai  oleh  sistem  [10],  yang bentuk  umumnya  dirumuskan  pada  persamaan (6) sebagai berikut.
𝐶𝑜𝐸 = ∑ 𝐼 𝑡 + 𝑀 𝑡 (1 + 𝑖) 𝑡 𝑛 𝑡=1 ∑ 𝐸 𝑡 (1 + 𝑖) 𝑡 𝑛 𝑡=1 (6)

## 3)  Initial Capital Cost (ICC)
ICC  merupakan  biaya  modal  awal  yang  dikeluarkan  untuk pengerjaan  proyek microgrid cerdas.  Biaya  modal  awal sistem microgrid cerdas mencakup seluruh komponen sistem termasuk  pekerjaan  sipil,  biaya  pemasangan,  dan sambungan  dan  pengujian  listrik.  Harga  setiap  komponen sistem microgrid serta masa pakai dan efisiensinya [19].

## 4)  Operating Cost (OC)
Operating  Cost (OC)  [18]  merupakan  biaya  operasi  atau akumulasi tahunan dari semua biaya dan pendapatan selain biaya  modal  awal.  Persamaan  biaya  operasi  ditampilkan pada persamaan (7).
𝐶 𝑜𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑖𝑛𝑔 = 𝐶 𝑎𝑛𝑛,𝑡𝑜𝑡 − 𝐶 𝑎𝑛𝑛,𝑐𝑎𝑝
(7)

## 5)  Biaya Keausan Baterai
Biaya Keausan Baterai ( Battery Wear Cost ) merupakan biaya penggunaan  siklus  baterai  karena  umur  baterai  terbatas lifetime  throughput akibat  efek  degradasi  baterai  [17-18]. Persamaan  Biaya  keausan  baterai  ditampilkan  pada persamaan (8) .
𝐶 𝑏𝑤 = 𝐶𝑟𝑒𝑝,𝑏𝑎𝑡𝑡 𝑁𝑏𝑎𝑡𝑡×𝑄𝑙𝑖𝑓𝑒𝑡𝑖𝑚𝑒×√𝜂𝑟𝑡 (8)

## Metodologi
a. Microgrid Cerdas di Bangunan CAS ITB
Bangunan  CAS  ITB  telah  dipasang  microgrid  cerdas  yang terdiri dari PV, Inverter , Hybrid Inverter , baterai, dan beban untuk  satu  ruangan  Laboratorium  dan  beban Transmission Electron Microscopy (TEM)). Skema sistem microgrid cerdas yang  terdapat  di  Bangunan  CAS  ITB  ditampilkan  pada Gambar  1. sedangkan  untuk  spesifikasi  komponen ditampilkan  pada Tabel  2 .  Secara  detail  microgrid  cerdas yang digunakan memiliki enam lapisan, yaitu lapisan proses, lapang,  stasiun,  operasi,  perusahaan,  dan  market  (Lihat Gambar  2 ).  Lapisan-lapisan  tersebut  dikelompokkan  untuk mengevaluasi komponen-komponen penyusun dan memudahkan untuk perbaikan atau maintenance .
Gambar 1 . Ilustrasi instalasai modul surya di atap Bangunan CAS ITB
Tabel 2 . Lapisan bisnis dan komponen pada microgrid cerdas

## Lapisan Bisnis
Target RF > 31%
Capacity shortage = 0 WOB > durasi maksimum gangguan Lapisan Komponen PV SIM 210 Wp 48 buah, 12 seri 4 paralel
Grid-inverter Sunny Boy 5000TL 2 buah
Hybrid inverter Sunny Island 8.0H 3 buah
VRLA Nagoya LFP12100D 12V 100 Ah, 48 buah dengan 4 seri 12 paralel
Beban listrik Lab. ME basement Gedung CAS ITB dan TEM dengan rata-rata 75,25 kWh/hari dan beban puncak 11,71 kW.
e-ISSN: 2581-0545
Peningkatan Kinerja Microgrid Bangunan Kampus dengan Simulasi Multi Skenario dan Analisis Sensitivitas
b. Simulasi
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 337 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Simulasi dilakukan dalam dua tahap, pertama yaitu simulasi produksi energi menggunakan perangkat lunak PVSyst [20], kemudian output simulasi  produksi  akan  dijadikan input untuk simulasi konsumsi dan manajemen energi menggunakan perangkat lunak Homer Grid 1.8 [17] . Gambar 3-4 berikut merupakan skema proses simulasi produksi dan konsumsi  energi  dalam  penelitian  ini.  Pada  proses pemodelan produksi energi menggunakan PVSyst, data yang dibutuhkan  untuk  dimasukkan  ke  dalam  sistem  yaitu  data orientasi  dan  spesifikasi  PV, Inverter beserta  data  baterai. Lokasi PV yang dipasang di atap bangunan CAS memiliki letak geografis   -6,89 ° Lintang  Utara  dan  107,61 ° Bujur  Timur. Pemasangan PV memiliki azimut -90° (Timur) dan kemiringan
11,2°.  Spesifikasi  komponen  yang  dimasukkan  ke  dalam PVSyst sesuai dengan data yang ditampilkan pada Tabel 2 .

## c. Simulasi Skenario Uji
Pada  perangkat  lunak  Homer  Grid  akan  disimulasikan skenario  untuk  menguji  keandalan  dan  ketahanan  sistem. Skenario-skenario yang akan diujikan adalah sebagai berikut:

## 1) Skenario Uji 1 (Uji Kapasitas Sistem)
Skenario  ini  akan  menguji  kapasitas  sistem  apakah  cukup atau  tidak  apabila  dua  perubahan  diterapkan,  yaitu menaikkan  durasi major  outage menjadi  1  hari  dan mempertimbangkan  efek multiyear dengan  parameter
Gambar 3 . Skema proses pemodelan produksi energi
Gambar 4 . Skema proses pemodelan konsumsi energi
e-ISSN: 2581-0545
Peningkatan Kinerja Microgrid Bangunan Kampus dengan Simulasi Multi Skenario dan Analisis Sensitivitas
masukan degradasi modul PV sebesar 0,5% per tahun [6] dan kenaikan beban sebesar 1,57% setiap tahunnya dalam jangka waktu 25 tahun.

## 2) Skenario Uji 2 (Perubahan Komponen)
Pada skenario ini, baterai VRLA sistem yang terpasang akan digantikan dengan 3 jenis baterai Li-ion sebagai pembanding. Ketiga  jenis  baterai  tersebut  adalah  LGChem  RESU  3.3, LGChem RESU 6.4, dan LGChem RESU 10H 9.8. Modul surya juga  akan  digantikan  dengan  tipe polycrystalline Canadian Solar CS6U-330Wp.

## 3) Skenario Uji 3 (Analisis Sensitivitas)
Frekuensi  Pemadaman  Listrik  dan  Pengaturan  SoC  Baterai Pada  skenario  ini  divariasikan  frekuensi  pemadaman  listrik dan pengaturan minimum SoC serta battery outage reserve pada baterai untuk menghasilkan RF yang maksimal.

## 4) Simulasi Skenario Rekomendasi
Setelah mendapatkan hasil dari skenario uji, dirumuskan beberapa  rekomendasi  sistem  yang  kemudian  akan disimulasikan dan dibandingkan hasilnya dengan skenario uji .

## Hasil Simulasi dan Pembahasan
a. Analisis Simulasi Skenario Dasar
Dari hasil simulasi PVSyst didapat PR ( performance ratio ) 0,77 dan energi yang dialirkan ke grid adalah 12.299 kWh per  tahun.  Sedangkan  untuk  rugi-rugi  sistem  yang biasanya  disebabkan  oleh inverter ,  kabel,  dll  yaitu sebesar 0,13 kWh/kWp/hari dan rugi-rugi pengumpulan yang disebabkan oleh PV array dari sistem yaitu sebesar 0,87  kWh/kWp/hari.  Didapatkan  dari  Homer  Grid, produksi energi untuk beban yang dihasilkan oleh modul surya adalah 40,2 % dan 59,8 % dari grid PLN. Didapat RF sebesar  30,5  %  dan  WOB  sebesar  11,1  jam,  nilai  ini belum memenuhi target desain. Dalam setahun, sistem microgrid cerdas  menghasilkan  kelebihan  energi  yang terbuang  dari  PV  sebesar  4.382  kWh/tahun.  Pada skenario  0  ini  sistem  mampu  untuk  menangani pemadaman  rutin  dan major  outage dalam  setahun namun  gagal  mencapai  target  RF  &  WOB.  Sistem skenario  0  menghasilkan  CoE  Rp2.019/kWh  dan  biaya keausan  baterai  Rp74.376/kWh  dengan  masa  pakai baterai 5,56 tahun.
b. Analisis Simulasi Skenario Uji 1
Gambar 5 . Grafik produksi energi oleh sistem PV dan grid PLN yang terpasang
(a) (b)
Gambar 6 . Grafik renewable fraction dan waktu otonomi (a) Multiyear 1, (b) Multiyear
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 339 Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Hasil  simulasi  Homer  Grid  digunakan  untuk  menganalisis penggunaan energi dari modul surya terhadap beban. Pada sistem skenario dasar hasil simulasi untuk pasokan energinya tertera pada Gambar 5. Total beban yang ditanggung sebesar 27.468  kWh/tahun,  dengan  persentase  produksi  energi sekitar 40,2 % dihasilkan oleh modul surya dan 59,8 % dari grid PLN.
Hasil dari simulasi PVSyst  menunjukkan RF sebesar 30,5 %, sehingga nilai ini belum mencapai target desain yaitu sebesar 31%.  Diperlukan  skenario  uji  untuk  meningkatkan  nilai  RF. Dalam  setahun,  sistem microgrid cerdas  menghasilkan kelebihan  energi sebesar  4.382  kWh/tahun  yang  terbuang. Energi  yang  terbuang  ini  dihasilkan  karena  baterai  tidak mampu menyimpan kelebihan pasokan energi dari PV. Hal ini dijelaskan  dalam  analisis  keekonomian  diakibatkan mahalnya battery wear cost .
Hasil simulasi Homer Grid menunjukkan bahwa sistem yang terpasang  gagal  menangani  gangguan  kasus  ketahanan selama  24  jam.  Baterai  pada  sistem  tersebut  tidak  cukup untuk  menyuplai  beban  selama  gangguan  sehingga diperlukan modifikasi komponen sistem dengan menambah 36 baterai. Ketika ditambah dengan efek multiyear ternyata sistem tidak bisa memenuhi kebutuhan beban listrik dalam jangka waktu 25 tahun. Hal ini disebabkan karena kenaikan beban  listrik  setiap  tahunnya  akan  membuat  beban  listrik yang  harus  ditanggung  sistem  saat  terjadi  mati  listrik bertambah  setiap  tahunnya.  Dibutuhkan  total  192  baterai agar  dapat  beroperasi.  Untuk  skenario  dasar  ditambah dengan efek multiyear , sistem membutuhkan tambahan 36 baterai (Lihat Gambar 6 ).
c. Analisis Simulasi Skenario Uji 2
Dari hasil simulasi ketiga baterai di Homer Grid pada Tabel 3 , baterai LG Chem RESU 10H  9.8 dipilih sebagai yang terbaik karena  menghasilkan renewable  fraction tertinggi  yaitu sebesar  44,1  %  dan  CoE  terendah  yaitu  Rp  3.604/kWh. Apabila  dibandingkan  dengan  baterai  VRLA,  penggantian baterai Li-Ion berpengaruh besar terhadap RF dan juga biaya keausan  baterai  berkurang  menjadi  Rp3.518  serta  masa pakai baterai yang lebih tahan lama.
Perbandingan  hasil  simulasi  ketika  modul  surya  digantikan dengan tipe CS6U-330 terhadap skenario 0 ditunjukkan pada Tabel  4 .  Terlihat  bahwa performance  ratio , renewable fraction meningkat dan rugi-rugi menurun. PV tipe ini lebih memiliki performa yang lebih baik.
Tabel 3. Hasil Simulasi Baterai Li-Ion
Parameter analisis energi Canadian Solar CS6U-330 SIM 210 Performance ratio 0,824 0,77 Efisiensi PV pada STC (%) 16,99 16,18 Rugi-Rugi temperatur (%) -7,8 -8,4 Rugi-Rugi sistem (kWh/kWp/Hari) 0,13 0,13 Rugi-Rugi Pengumpulan (kWh/kWp/Hari) 0,6 0,87 Renewable Fraction (%) 31,4 30,5 Tabel 4. Data Keekonomian Skenario Rekomendasi
Kriteria Analisis ekonomi NPC Rp4.400.879.000 Biaya Awal Rp1.961.837.530 COE (per kWh) Rp6.448 Biaya Penggantian Baterai Rp990.688.591 Biaya Operasi dan Perawatan Rp117.656.000 Penghematan Tahunan Rp9.890.160

## d. Analisis Simulasi Skenario Uji 3
Hasil analisis sensitivitas baterai VRLA menunjukkan bahwa tidak  terdapat  pengaruh  pengaturan  SoC  terhadap renewable  fraction .  Rentang  pengaturan  SoC  harus  berada antara 0-40 % agar sistem dapat dioperasikan, namun untuk mendapatkan  RF  yang  maksimal  rentang  pengaturan  SoC harus  berada  pada  0-20%  ( hybrid  inverter juga merekomendasikan minimum SoC 20%).
Berbeda  halnya  dengan  baterai  Li-Ion,  pengaturan  SoC sangat  berpengaruh  terhadap renewable  fraction sistem seperti  ditunjukkan  pada Gambar  7 .  Pada  baterai  Li-ion  ini rentang minimum SoC yang disarankan untuk mendapatkan nila  RF  tertinggi  adalah  0-25  %  dan  0-20  %  untuk battery outage  reserve, nilai  tersebut  berlaku  di  semua  rentang frekuensi pemadaman listrik.

## e. Analisis Simulasi Skenario Rekomendasi
Dengan dilakukannya simulasi dengan skenario uji, maka didapatkan  beberapa  rekomendasi  untuk  perbaikan maupun  saran  penggunaan  sistem microgrid cerdas. Telah  disimulasikan  secara  keseluruhan  rekomendasi yang akan diterapkan. Pada sisi energi hasilnya RF sistem rekomendasi selalu lebih tinggi daripada RF sistem yang terpasang  dengan  selisih  6-15%  yang  menurun  setiap tahunnya.
e-ISSN: 2581-0545
Peningkatan Kinerja Microgrid Bangunan Kampus dengan Simulasi Multi Skenario dan Analisis Sensitivitas
Baik baterai VRLA ataupun LI-ion, hingga tahun ke-25 WOB- nya masih lebih dari 24 jam sehingga masih memenuhi target desain. WOB VRLA lebih tinggi daripada WOB Li-Ion karena kapasitas  VRLA  yang  lebih  tinggi  (230,4  kWh nominal capacity )  daripada  kapasitas  Li-Ion  (156,8  kWh nominal capacity). Selain  sisi  energi,  tertera  analisis  ekonomi  dari sistem rekomendasi pada Tabel 4.

## Kesimpulan
Sistem microgrid cerdas yang terpasang di Bangunan CAS ITB (sistem  skenario  dasar)  berhasil  memenuhi  ketersediaan pasokan  listrik  selama  setahun  menggunakan  profil  beban dan gangguan tahun 2019 dengan CoE Rp2.019/kWh, namun gagal memenuhi target desain dengan RF 30,5 % dan WOB 11,1 jam.
Pada  skenario  1,  untuk  memenuhi  penambahan  efek multiyear dan  gangguan  ketahanan  1  hari  dibutuhkan sejumlah 192 baterai VRLA Nagoya LFP12100D dengan total kapasitas  nominal  230,4  kWh.  Pada  skenario  2,  didapatkan peningkatan RF sebesar 0,9% pada penggantian PV Canadian Solar  CS6U-330  dan  peningkatan  RF  sebesar  13,6%  pada penggantian  baterai  Li-Ion  LGChem  RESU  10H  9.8.  Pada skenario  3  dengan  baterai  Li-ion,  didapat  nilai  untuk memaksimalkan renewable fraction yaitu minimum SoC pada rentang 0-25% dan battery outage reserve pada rentang 0- 20%.
Sistem skenario rekomendasi dengan nilai keekonomian CoE sebesar  Rp6.448/kWh  berhasil  meningkatkan  ketersediaan pasokan listrik dan mencapai target desain dengan nilai WOB sebesar  37  jam  dan  RF  sebesar  46,4%  pada  awal  proyek, namun  mengalami  penurunan  setiap  tahunnya  sehingga
target  RF  tidak  terpenuhi  sejak  tahun  ke-23.  Pada  akhir jangka waktu proyek selama 25 tahun, didapatkan nilai WOB sebesar 25,5 jam dan RF sebesar 29,1%.

## Ucapan Terima Kasih
Penelitian ini didukung oleh Program Penelitian ITB, Program Hibah  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat,  dan  Penelitian Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi Indonesia.

## Daftar Pustaka
[1] Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 22 Tahun 2017 tentang Rencana Umum Energi Nasional . Presiden Republik Indonesia, 2017.
[2] J.  Wang,  B.  M.  Cisse,  D.  Brown,  dan  A.  Crabb,  “Development  of  a microgrid control system for a solar-plus-battery microgrid to support a criti cal facility,” Okt 2017, doi: 10.1109/ISGT.2017.8086060.
[3] “Smart  Microgrids:  Lessons  from  Campus  Microgrid  Design  and Implementat.” https://www.routledge.com/Smart -Microgrids- Lessons-from-Campus-Microgrid-Design-and- Implementation/Farhangi/p/book/9780367574512  (diakses  Mar  09, 2021).
[4] H.  Chao  dan  R.  J.  Ringlee,  “Analytical  challenges  in  reliability  and resiliency modeling,” Agu 2018, doi: 10.1109/PMAPS.2018.8440230.
[5] D.  E.  Alexander,  “Resilience  and  disaster  risk  reduction:  An etymological journey,” Nat. Hazards Earth Syst. Sci. , vol. 13, no. 11, hal. 2707 – 2716, 2013, doi: 10.5194/nhess-13-2707-2013.
[6] D. C. Jordan, S. R. Kurtz, K. VanSant, dan J. Newmiller, “Compendium of photovoltaic degradation rates,” Prog. Photovoltaics Res. Appl. , vol. 24, no. 7, hal. 978 – 989, Jul 2016, doi: 10.1002/pip.2744.
[7] K.  N.  Nwaigwe,  P.  Mutabilwa,  dan  E.  Dintwa,  “An  overview  of  solar power  (PV  systems)  integration  into  electricity  grids,” Mater.  Sci. Energy  Technol. ,  vol.  2,  no.  3,  hal.  629 – 633,  Des  2019,  doi: 10.1016/j.mset.2019.07.002.
[8]  A.  Kumar  Behura,  A.  Kumar,  D.  Kumar  Rajak,  C.  I.  Pruncu,  dan  L.
Gbr. 7. Analisis senstivitas Li-Ion untuk frekuensi pemadaman listrik : (a) 20 kali/tahun ; (b) 40 kali/tahun ; (c) 80 kali/tahun
Copyright © 2021 Journal of Science and Applicative Technology
J. Sci. Appl. Tech. vol. 5 (2), 2021, pp. 332-341 | 341
Published by: Lembaga Penelitian, Pengabdian Masyarakat, dan Penjaminan Mutu Institut Teknologi Sumatera, Lampung Selatan, Indonesia
Lamberti, “Towards better performances for a novel rooftop solar PV system,” Sol.  Energy ,  vol.  216,  hal.  518 – 529,  Mar  2021,  doi:
10.1016/j.solener.2021.01.045.
[9] C. Ghenai dan M. Bettayeb, “Grid -Tied Solar PV/Fuel Cell Hybrid Power System for University Building,” in Energy Procedia , Feb 2019, vol. 159,
hal. 96 – 103, doi: 10.1016/j.egypro.2018.12.025.
[10] R.  Chedid,  A.  Sawwas,  dan  D.  Fares,  “Op timal  design  of  a  university campus micro-grid operating under unreliable grid considering PV and battery  storage,” Energy ,  vol.  200,  hal.  117510,  Jun  2020,  doi: 10.1016/j.energy.2020.117510.
[11] R.  AbdelHady,  “Modeling  and  simulation  of  a  micro  grid -connected solar PV system,” Water Sci. , vol. 31, no. 1, hal. 1 – 10, Apr 2017, doi: 10.1016/j.wsj.2017.04.001.
[12] D. Dey dan B. Subudhi, “Design, simulation and economic evaluation of 90 kW grid connected Photovoltaic system,” Energy Reports , vol. 6, hal. 1778 – 1787, Nov 2020, doi: 10.1016/j.egyr.2020.04.027.
[13] I.  N.  Haq,  “Pengembangan  Model  Arsitektur  Sistem  Manajemen Baterai  Cerdas  Untuk  Pemantauan  dan  Peningkatan  Kondisi  Operasi Penyimpan Energi,” 2019.
[14]  M.  Uslar et  al. ,  “Applying  the  Smart  Grid Architecture  Model  for Designing and Validating System-of-Systems in the Power and Energy Domain: A European Perspective,” Energies , vol. 12, no. 2, hal. 258, Jan
2019, doi: 10.3390/en12020258.
[15] IEC,  “IEC  61724 -1:2017  |  Photovoltaic  system  performance  -  Part  1: Monitoring.”  Diakses:  Mar  09,  2021.  [Daring].  Tersedia  pada: https://webstore.iec.ch/publication/33622.
[16] B.  Kirpes,  P.  Danner,  R.  Basmadjian,  H.  de  Meer,  dan  C.  Becker,  “E - Mobility  Systems  Architecture:  a  model-based  framework  for managing co mplexity and interoperability,” Energy Informatics , vol. 2, no. 1, hal. 1 – 31, Des 2019, doi: 10.1186/s42162-019-0072-4. [17] Homer Energy, “HOMER Grid 1.8.”
https://www.homerenergy.com/products/grid/docs/latest/index.htm l (diakses Mar 09, 2021).
[18]   R.  L.  Dash,  L.  Behera,  B.  Mohanty  and  P.  Kumar  Hota,  "Cost  and sensitivity analysis of a microgrid using HOMER-Pro software in both grid connected and standalone mode," 2018 International Conference on  Recent  Innovations  in  Electrical,  Electronics  &  Communication Engineering (ICRIEECE) , 2018
[19]  Ali M. Eltamaly, Mohamed A. Mohamed, Chapter 8 - Optimal Sizing and Designing  of  Hybrid  Renewable  Energy  Systems  in  Smart  Grid Applications,  Advances  in  Renewable  Energies  and  Power Technologies, Elsevier, 2018.
[20] Ashok Kumar L., Indragandhi V., dan Uma Maheswari Y., “PVSYST,” in Software Tools for the Simulation of Electrical Systems , Elsevier, 2020, hal. 349 – 392.